XVI международная научная конференция студентов и аспирантов «Проблемы арктического региона», Мурманск, 16 мая 2017 года : труды конференции / [ред.: Черняков С. М., Шаповалова Ю. А.]. - Мурманск : Полиграфист, 2017.

Таблица 3 _______________________Предметы_______ _____________________ Информационные технологии и математические методы № Название предмета ФИО преподавателя Форма аттестации Средний балл 1 Физическая культура Хоперия В.В. Зачёт 90 . . . . . . 12 Функциональный анализ Мартынов О.М. Экзамен 79 Алгоритм для подсчёта среднего значения прост: находится среднее арифметическое всех баллов из таблицы «Предмет №», оно и будет средним по предмету. А отклонения от среднего считаются как разность между баллами студента и средним значением по данному предмету. Все отклонения от среднего студента составляют множество, введем для его обозначения символ Vt : ^•={vu ,v/(2,...,va .}, где i —номер студента в базе; kj - количество оценок студента. Построение и анализ тренда Анализ имеет смысл проводить при наличии у студентов более 20 оценок по предметам. Примерно такое количество оценок студент получает за первый курс. Если же у студента меньшее количество оценок, то выводов, обладающих даже минимальной достоверностью, сделать нельзя. Для нормализации имеющихся значений ищется минимум и максимум среди всех элементов множества Vi : min; = min {v- •} l <j< kt max = max (v; }. l<j<k: Далее сравниваются значения модулей минимума и максимума. Если модуль минимума больше, то все элементы делятся на него: где j = l,2,...,ki. Иначе они делятся на модуль максимума: VU vu = \— | ’ |т а х г| где j = 1,2,...Д-. Таким образом все значения отклонений заключаются в интервал [-1,1]. Это сделано для оценки всех значений отклонений в одинаковых пределах. Проводится анализ множества V* - {y*j I j - 1>2»•••>£,■} как временного ряда. Для анализа успеваемости строится линейный тренд вида: y =a -t +b; где за у принимается множество V* = {v*j | j = 1,2,...Д;.}, 93